(57)【要約】【課題】処理速度の向上と精度の維持との両立を図った接触点算出方法を提供すること。【解決手段】座標に標高を対応づけた地形データ１３ｂをメッシュ状の区域に区分したのち、区域ごとに標高データの最大値ｎを代表値として抽出することで高度データを均一化し、間引きする。シミュレータ１００で得られた飛しょう体の経路が通過する区域において、飛しょう体の高度データの最小値ｍを代表値として抽出して経路データを間引きする。間引きされたこれらのデータを用いて、高度データの最小値ｍが標高データの最大値ｎ以下の区域を処理対象区域として判別する。そして、この処理対象区域について、接触判定アルゴリズムを用いて接触判定を行い、接触地点の座標を算出する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
高度データを含む３次元データ群で飛しょう体の飛しょう経路を表す経路データと、標高データを含む３次元データ群で規定の領域における地形を表す地形データとから、前記飛しょう経路と前記地形との接触点を算出する接触点算出方法において、
前記領域を複数の区域に区分し、
高度データの代表値と標高データの代表値とを前記区域ごとに抽出し、
前記接触点を含むと見込まれる処理対象区域を、それぞれの区域における前記高度データの代表値と前記標高データの代表値との大小関係に基づいて判別し、
前記接触点を算出するための３次元での演算処理アルゴリズムを、前記処理対象区域において前記経路データと前記地形データとを用いて実行することを特徴とする接触点算出方法。
【請求項２】
前記演算処理アルゴリズムを、前記処理対象区域以外の区域においては前記高度データの代表値と前記標高データの代表値とを用いて実行することを特徴とする請求項１に記載の接触点算出方法。
【請求項３】
前記高度データの最小値と前記標高データの最大値とを前記区域ごとに抽出し、
前記飛しょう経路を含む区域のうち前記高度データの最小値が前記標高データの最大値以下である区域を前記処理対象区域として判別することを特徴とする請求項１に記載の接触点算出方法。
【請求項４】
前記高度データの最大値と前記標高データの最小値とを前記区域ごとに抽出し、
高度データの最大値が前記標高データの最小値以下である区域を前記処理対象区域として判別することを特徴とする請求項１に記載の接触点算出方法。
【請求項５】
高度データを含む３次元データ群で飛しょう体の飛しょう経路を表す経路データと、この経路データとは個別の３次元データ群で規定の空間領域の形状を表す形状データとから、前記飛しょう経路と前記形状との接触点を算出する接触点算出方法において、
前記飛しょう経路を２次元平面に投影し、
前記形状を前記２次元平面に投影し、
前記２次元平面を領域を複数の区域に区分し、
前記接触点を含むと見込まれる処理対象区域を、それぞれの区域における前記飛しょう経路の投影像と前記形状の投影像との交点の有無から判別し、
前記接触点を算出するための３次元での演算処理アルゴリズムを、前記処理対象区域において前記経路データと前記形状データとを用いて実行することを特徴とする接触点算出方法。
【請求項６】
前記演算処理アルゴリズムを、前記処理対象区域以外の区域においては前記飛しょう経路の投影像を示す２次元データ群と前記形状の投影像を示す２次元データ群とを用いて実行することを特徴とする請求項５に記載の接触点算出方法。
【請求項７】
高度データを含む３次元データ群で飛しょう体の飛しょう経路を表す経路データと、標高データを含む３次元データ群で規定の領域における地形を表す地形データとから、前記飛しょう経路と前記地形との接触点を算出する接触点算出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
前記領域を複数の区域に区分する手順と、
高度データの代表値と標高データの代表値とを前記区域ごとに抽出する手順と、
前記接触点を含むと見込まれる処理対象区域を、それぞれの区域における前記高度データの代表値と前記標高データの代表値との大小関係に基づいて判別する手順と、
前記接触点を算出するための３次元での演算処理アルゴリズムを、前記処理対象区域において前記経路データと前記地形データとを用いて実行する手順とを、前記コンピュータに実行させる命令を含むことを特徴とするプログラム。
【請求項８】
高度データを含む３次元データ群で飛しょう体の飛しょう経路を表す経路データと、この経路データとは個別の３次元データ群で規定の空間領域の形状を表す形状データとから、前記飛しょう経路と前記形状との接触点を算出する接触点算出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記飛しょう経路を２次元平面に投影する手順と、
前記形状を前記２次元平面に投影する手順と、
前記２次元平面を領域を複数の区域に区分する手順と、
前記接触点を含むと見込まれる処理対象区域を、それぞれの区域における前記飛しょう経路の投影像と前記形状の投影像との交点の有無から判別する手順と、
前記接触点を算出するための３次元での演算処理アルゴリズムを、前記処理対象区域において前記経路データと前記形状データとを用いて実行する手順とを、前記コンピュータに実行させる命令を含むことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えばコンピュータを用いて飛しょう体の軌跡と地形との接触位置を判定する接触点算出方法と、この方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
旧来では物理的ハードウェアを用いて実施されてきた種々の実験が、近年ではコンピュータとソフトウェアを用いるシミュレーションに取って代わられてきている。シミュレーションはその利用分野によっては膨大なデータを取り扱うこともあり、如何にＣＰＵ（Central Processing Unit）パワーが高くとも何らかの工夫を要する。特に、３次元空間を運動する物体に関するシミュレーションではその巧拙が結果を大きく左右する。
【０００３】
とりわけ、３次元データ群同士の接触点の座標を計算するシミュレーションでは規定を超える時間を要することもあり、計算に掛けられる時間が限られているようなケース（例えばリアルタイムシミュレーションなど）には不向きである。よって例えば飛しょう体に係わるシミュレーションを実現するには、モデル化により、３次元データを取り扱わなくても良くするようにしている。しかしながら計算時間の要求を満たすことはできても、十分な精度を得ることは難しい。計算時間を最小限に抑えつつ十分な精度を得られる計算方法が求められる。
【０００４】
特許文献１には、いわゆるデータの間引きにより計算負荷を軽減するという技術が開示される。詳しくは、曲線、または曲面モデルの同定に際してスムージングを的確に行うためのデータ処理方法及びプログラムにあって、データの間引き処理後に間引き済みデータ群をスプライン補間することにより連続的な曲線を同定するといった技術である。しかしながらこの文献の技術では、最小データ間を与えるデータ対のみが間引かれるにとどまり、スプライン補間するためのサンプルデータ数が大幅に少なくなるわけではない。よって精度は維持できるものの計算負荷は依然として高く、処理速度の大幅な向上を期待することは難しい。
【特許文献１】特開２００６−７２９３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
以上述べたように既存のシミュレーション技術では、処理速度を向上させることと精度を維持することとの間にトレードオフの関係があり、何らかの解決策が待たれている。  
この発明は上記事情によりなされたもので、その目的は、処理速度の向上と精度の維持との両立を図った接触点算出方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するためにこの発明の一態様によれば、高度データを含む３次元データ群で飛しょう体の飛しょう経路を表す経路データと、標高データを含む３次元データ群で規定の領域における地形を表す地形データとから、前記飛しょう経路と前記地形との接触点を算出する接触点算出方法において、前記領域を複数の区域に区分し、高度データの代表値と標高データの代表値とを前記区域ごとに抽出し、前記接触点を含むと見込まれる処理対象区域を、それぞれの区域における前記高度データの代表値と前記標高データの代表値との大小関係に基づいて判別し、前記接触点を算出するための３次元での演算処理アルゴリズムを、前記処理対象区域において前記経路データと前記地形データとを用いて実行することを特徴とする接触点算出方法が提供される。
【０００７】
このような手段を講じることにより、地形が複数の領域に区分され、各区分ごとに、例えば飛しょう体の最低高度と標高の最高高度とが比較される。その結果、飛しょう体の最低高度が標高の最高値以下になれば、その区域に接触点があると見込まれる。そしてこの区域に限っては、３次元データを用いた接触点算出アルゴリズムが実行される。
【０００８】
このようにすることで、従来のように、全ての空間領域に渡って演算処理アルゴリズムを実行する必要が無くなる。また、仮に全ての区域で演算処理アルゴリズムを走らせるにしても、接触にかかわりの無い領域では代表値だけを用いた演算処理が行われる。従って演算処理にかかる負荷を飛躍的に軽減して処理速度を向上できるとともに、精度を要する領域については規定のアルゴリズムを適用することから、十分な精度を達成することが可能になる。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、処理速度の向上と精度の維持との両立を図った接触点算出方法およびプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図１は、この発明に関わる接触点算出方法を実施可能なシステムの一例を示すブロック図である。このシステムは、シミュレータ１００と、コンピュータ１と、これらを接続する通信ネットワーク２０とを備える。シミュレータ１００は飛しょう体の飛しょう経路をシミュレートし、飛しょう体の３次元の経路データを生成する。この経路データは飛しょう体の２次元位置座標と、その位置における高度データとを含む３次元のデータ群により構成される。
【００１１】
コンピュータ１は通信ネットワーク２０を介して経路データを取得し、データベースに記憶する。またコンピュータ１は、この経路データを用いて飛しょう体と３次元空間との接触判定ロジックに基づく演算処理を行い、接触点の座標を算出する。接触点は飛しょう体の飛しょう経路と３次元空間のある形状（地形、エリア形状など）との交点として定義される。
【００１２】
コンピュータ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０と、プログラムメモリ１２と、データベース部１３と、通信インタフェース部１４と、これらを接続するバスライン１１とを備える。このうち通信インタフェース部１４は通信ネットワーク２０に接続され、シミュレータ１００との通信を仲介する。シミュレータ１００とコンピュータ１との通信により取得された経路データは、データベース部１３の経路データ１３ａとして記憶される。
【００１３】
データベース部１３はこのほか、地形データ１３ｂ、形状データ１３ｃ、および投影データ１３ｄを記憶する。地形データ１３ｂは一定の地域における地形をデータ化したもので、各地点の位置座標とその座標に対応する標高データとを対応付けた３次元データ群により構成される。地形データ１３ｂとしては例えば国土地理院などから提供される公のデータを利用することができる。
【００１４】
形状データは、たとえばレーダ覆域やレーダビームの有効範囲、管制空域エリア、あるいは不定形エリアなどといった、或る空間領域の３次元形状をデータベース化したもので、２次元位置座標に対応する高度データを含む３次元データ群で構成される。投影データ１３ｄは、飛しょう体の経路データ、および空間領域の形状データを２次元平面に投影することで得られるデータであり、ＣＰＵ１０の演算処理により生成される。
【００１５】
プログラムメモリ１２はこの実施形態に関わるプログラム命令として、第１ルーチン１２１、第２ルーチン１２２、および接触点算出処理ブロック１２３を記憶する。第１ルーチン１２１は、区分処理ブロック１２１ａと、抽出処理ブロック１２１ｂと、判別処理ブロック１２１ｃとを備える。第２ルーチン１２２は、投影処理ブロック１２２ａと、区分化ブロック１２２ｂと、判別ブロック１２２ｃとを備える。
【００１６】
これらのプログラムルーチンが読み出され、その命令に従ってＣＰＵ１０が演算処理を実行することでこの実施形態における機能が実現される。接触点算出処理ブロック１２３は、第１および第２のルーチンでそれぞれ実行される処理に基づき、接触判定アルゴリズム１２３ａを用いて飛しょう体との接触点を算出する。次に、各ルーチンにおいて実行される処理の具体例を２つの実施形態に分けて説明する。
【００１７】
［第１の実施形態］
第１の実施形態では、地形データと飛しょう体の経路データとの、３次元における接触判定処理につき開示する。この実施形態において図１の接触点算出処理ブロック１２３は、第１ルーチン１２１により生成されるデータをもとに接触点を算出する。第１ルーチン１２１の区分処理ブロック１２１ａは、図２に示すように地形データ１３ｂに記録される地域を複数のメッシュ状区域に区分する。
【００１８】
抽出処理ブロック１２１ｂは、飛しょう体の飛しょう経路の高度データの最小値と、地形の標高データの最大値とを、各メッシュ区域ごとにひとつずつ抽出する。判別処理ブロック１２１ｃは高度データの最小値と標高データの最大値とを比較し、飛しょう経路の通過する区域のうち高度データの最小値が標高データの最大値以下である区域を、処理対象区域として判別する。接触点算出処理ブロック１２３は、処理対称区域において経路データ１３ａと地形データ１３ｂとを用いて、３次元の接触判定アルゴリズム１２３ａにより地形と飛しょう体との接触点を算出する。
【００１９】
図３は、第１の実施形態に係るアルゴリズムの構成を示すブロック図である。この実施形態では経路データ１３ａと、地形データ１３ｂとを処理対象とする。シミュレータ１００から得られた飛しょう体の経路データ１３ａは、抽出処理ブロック１２１ｂの処理により間引きされ、間引き後の経路データ１３ａ′が生成される。地形データ１３ｂは区分処理ブロック１２１ａ、抽出処理ブロック１２１ｂの処理により低分解能化され、間引き後の地形データ１３ｂ′が生成される。これによりデータ容量を削減された経路データ１３ａ′、地形データ１３ｂ′が得られ、まずこれらのデータを用いて接触判定アルゴリズム１２３ａおよび判別処理ブロック１２１ｃにより接触点の有無が算出される。そして、このアルゴリズムにより接触点有りと判別された区域について、接触点の座標が接触判定アルゴリズム１２３ａにより算出される。
【００２０】
図４は、第１の実施形態におけるコンピュータ１の処理手順を示すフローチャートである。以下の手順では図１のＣＰＵ１０が処理の主体となる。図４において、ＣＰＵ１０はまず地形データ１３ｂをメッシュ状に区分し、低分解能化を行う（ステップＳ１）。このステップでは図５に示すように、ＣＰＵ１０は各区分ごとに連続するＫ個の標高データのうち最大値を代表値として抽出し、区域ごとの標高データを一つの値に間引く。これにより地形の標高を示す滑らかなデータは図５に示すように矩形状のデータに置換される。このように区間内のデータを均一化することで接触判定に要するデータが一つとなり、計算に要する時間がおおよそ１／Ｋになることが望める。
【００２１】
次にＣＰＵ１０は、飛しょう体の飛しょう経路が通過するメッシュ区域（図２の斜線でハッチングされた領域）について、飛しょう体の高度データの最小値を代表値として抽出することにより飛しょう体の経路データの間引き処理を行う（ステップＳ３）。例えば区分された領域の中にＬ個の高度データ（飛しょう体）があると仮定すれば、計算時間はおおよそ１／Ｌになる。次にＣＰＵ１０は、間引かれた地形データと経路データとを用いて接触の有無を判定する（ステップＳ４）。
【００２２】
各区域ごとに、地形の標高データの最高値をｎ、飛しょう体の高度データの最小値をｍとすると、ｎ＜ｍであればＣＰＵ１０は接触無しと判定し、次のメッシュ領域における接触判定処理を行う。ｎ≧ｍであればＣＰＵ１０は接触有りと判定し、この区域を処理対象区域と判別してステップＳ５の処理に移行する。図２において処理対象区域はドット状のハッチングで示される領域であり、この区域に接触点が含まれることが見込まれる。
【００２３】
次にＣＰＵ１０は、処理対象区域につき間引きのない状態での経路データ１３ａと地形データ１３ｂとを用いて、規定の接触判定アルゴリズムを用いて接触判定を行う（ステップＳ５）。接触判定には線分と線分の交差判定法を用いることができる。そうして、ステップＳ６において最終的に接触地点の座標が算出される。この手順はステップＳ７において未処理の区域無しと判定されるまで継続される。
【００２４】
以上説明したようにこの実施形態では、座標に標高を対応づけた地形データ１３ｂをメッシュ状の区域に区分したのち、区域ごとに標高データの最大値ｎを代表値として抽出することで高度データを均一化し、間引きする。シミュレータ１００で得られた飛しょう体の経路が通過する区域において、飛しょう体の高度データの最小値ｍを代表値として抽出して経路データを間引きする。間引きされたこれらのデータを用いて、高度データの最小値ｍが標高データの最大値ｎ以下の区域を処理対象区域として判別する。そして、この処理対象区域について、接触判定アルゴリズムを用いて接触判定を行い、接触地点の座標を算出するようにしている。
【００２５】
このようにしたので、接触に関わらない領域についてはデータの分解能を下げることで計算に要するデータ量を軽減することが可能になり、従って計算時間も短縮することができる。また、接触点が有ると見込まれる処理対象区域を、標高データの最大値と高度データの最小値との矛盾の無い大小関係に基づいて判別するようにしているので、処理対象区域の抽出にあたっての精度が劣化することも無い。さらに、処理対象区域については３次元のデータを用いて接触判定アルゴリズムを実施するようにしているので、算出した接触点の座標の精度が劣化することも無い。
【００２６】
すなわち接触に関与しない領域については３次元データに間引き処理を施すことで計算に要する時間を軽減し、接触に関与する領域については全ての３次元データを用いて接触地点を計算するにより、計算時間を短縮しつつ接触点の座標を高精度で算出することができる。このように第１の実施形態によれば、計算時間を最小限に短縮し精度を維持しながらＣＰＵ１０の処理負荷を軽減できるようになり、従って処理速度の向上と精度の維持との両立を図った接触点算出方法を提供することが可能となる。
【００２７】
［第２の実施形態］
第２の実施形態では、第１の実施形態で示した３次元の接触判定に関するロジックを地形の標高データ以外のデータへの適用に関して開示する。この実施形態において図１の接触点算出処理ブロック１２３は、第２ルーチン１２２により生成されるデータをもとに接触点を算出する。
【００２８】
第２ルーチン１２２の投影処理ブロック１２２ａは、図６に示すように形状データ１３ｃを２次元平面に投影する。また投影処理ブロック１２２ａは、飛しょう体の飛しょう経路を同じ平面に投影し、２次元の投影データ１３ｄを生成する。区分化ブロック１２２ｂは、図７に示すように、２次元に投影された形状データ１３ｃを複数のメッシュ状区域に区分する。判別ブロック１２２ｃは、空間形状と飛しょう体との接触点を含むと見込まれる処理対象区域を、各メッシュ区域における飛しょう経路の投影像と形状の投影像との交点の有無から判別する。接触点算出処理ブロック１２３は、処理対称区域において経路データ１３ａと形状データ１３ｃとを用いて、３次元の接触判定アルゴリズム１２３ａにより空間形状と飛しょう体との接触点を算出する。
【００２９】
図８は、第２の実施形態に係るアルゴリズムの構成を示すブロック図である。この実施形態では経路データ１３ａ、形状データ１３ｃ、および投影データ１３ｄを処理対象とする。シミュレータ１００から得られた飛しょう体の経路データ１３ａ、および形状データ１３ｃは投影処理ブロック１２２ａにより２次元に投影されることで間引きされ、間引き後の投影データ１３ｄが生成される。これらのデータを用いて接触判定アルゴリズム１２３ａおよび判別ブロック１２２ｃにより、投影形状と飛しょう経路との交点の有無が区域ごとに判別される。そして、このアルゴリズムにより交点有りと判別された区域について、接触点の座標が接触判定アルゴリズム１２３ａにより算出される。
【００３０】
図９は、第２の実施形態におけるコンピュータ１の処理手順を示すフローチャートである。図９において、ＣＰＵ１０は３次元の形状データ１３ｃと飛しょう体の経路データ１３ａとを、２次元平面に投影する（ステップＴ１，Ｔ２）。
【００３１】
次にＣＰＵ１０は、投影された形状データと経路データとを用いて、その交点の有無を判定する（ステップＴ３）。図７においては２つの区域において交点の有ることがわかる。そこでＣＰＵ１０はこれらの区域を処理対象区域とし（ステップＴ４）、この処理対象区域につき間引きのない状態での経路データ１３ａと形状データ１３ｃとを用いて、規定の接触判定アルゴリズムを用いて接触判定を行う（ステップＴ５）。そうして、ステップＴ６において最終的に接触地点の座標が算出される。尚ステップＳＴ３，Ｔ５のいずれにおいても接触が無ければ、接触点は無しとして判定される。
【００３２】
以上説明したようにこの実施形態では、３次元の形状データ１３ｃと飛しょう体の経路データ１３ａとを２次元平面に投影したのち、メッシュ区域ごとに投影像における交点の有無を判別する。そして、交点の有る区域を処理対象区域とし、この処理対象区域について接触判定アルゴリズムを用いて接触判定を行い、接触地点の座標を算出するようにしている。
【００３３】
このように３次元空間を２次元に投影し、経路データに関しても高さ成分を除去することで２次元空間で接触地点の座標を計算し、おおよその接触地点のある領域を特定する。そうして、接触判定に関わりのない領域については２次元空間での計算に留め、接触地点を検出すれば、この接触地点を含む区域において３次元空間での接触判定処理を行うようにしている。
【００３４】
第１の実施形態のように対象が地形であれば無限の領域を含む場合があり、このようなケースでは接触地点の領域の特定がコンピュータ案である。これに対し第２の実施形態では接触地点が３次元空間のある領域に限られるので、計算時間を費やすのは、おおよそ接触地点のある領域に対してのみでよい。
【００３５】
従ってこの実施形態によれば、飛しょう体の３次元の経路データと３次元空間の接触点との座標の算出に関して、接触に関与しない領域については２次元処理することで計算時間を短縮することができる。また、接触に関与する領域については３次元処理することで十分な精度を確保することができる。これらのことから、処理速度の向上と精度の維持との両立を図った接触点算出方法を提供することが可能となる。
【００３６】
なお、この発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】この発明に関わる接触点算出方法を実施可能なシステムの一例を示すブロック図。
【図２】地形データをメッシュ状に区分した状態を示す図。
【図３】第１の実施形態に係るアルゴリズムの構成を示すブロック図。
【図４】第１の実施形態におけるコンピュータ１の処理手順を示すフローチャート。
【図５】標高データの低分解能化を示す模式図。
【図６】形状データの２次元への投影を示す模式図。
【図７】２次元に投影された形状データをメッシュ状に区分した状態を示す図。
【図８】第２の実施形態に係るアルゴリズムの構成を示すブロック図。
【図９】第２の実施形態におけるコンピュータ１の処理手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００３８】
１…コンピュータ、２０…通信ネットワーク、１００…シミュレータ、１０…ＣＰＵ、１１…バスライン、１２…プログラムメモリ、１３…データベース部、１４…通信インタフェース部、１３ａ…経路データ、１３ｂ…地形データ、１３ｃ…形状データ、１３ｄ…投影データ、１２１…第１ルーチン、１２１ａ…区分処理ブロック、１２１ｂ…抽出処理ブロック、１２１ｃ…判別処理ブロック、１２２…第２ルーチン、１２２ａ…投影処理ブロック、１２２ｂ…区分化ブロック、１２２ｃ…判別ブロック、１２３…接触点算出処理ブロック、１２３ａ…接触判定アルゴリズム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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